时间：2023-04-18
机器学习技术是助力能源转型、促进清洁能源消纳的重要工具。近年来，机器学习技术在电力系统中的应用已得到广泛关注。由于机器学习技术的“黑箱”特征，使其在可解释性、鲁棒性等方面仍有待提升，与电力系统高可靠性的运行要求存在一定矛盾，导致其实际工程应用滞后于理论研究。对于机器学习技术的实际应用情况，文中聚焦于北美地区配用电领域，从源、网、荷3个角度梳理了机器学习技术的典型工程实践项目，概述了每个项目的方法、效果以及从中得到的启示。进一步地，将以上项目归纳为态势感知、决策支持2个类别共计5个应用场景，并从工程实践角度分析了下阶段机器学习技术的研究方向。
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文献来源：电力系统自动化